KR102545218B1 - 상품 분류에 따른 구도 추천 방법 및 이를 이용한 상세 페이지 작성 가이드 방법 및 시스템 - Google Patents

상품 분류에 따른 구도 추천 방법 및 이를 이용한 상세 페이지 작성 가이드 방법 및 시스템 Download PDF

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Abstract

본 발명은 상품 분류에 따른 상세 페이지 작성 가이드 방법 및 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 상품 분류에 따라 상품 촬영을 위한 최적의 구도를 추천하고, 이를 이용하여 상세 페이지 작성을 가이드하는 방법 및 시스템에 관한 것으로, 본 발명에 따른 상품 분류에 따른 구도 추천 방법은 메인서버가 사용자 단말로부터 시각 데이터를 수집하는 단계; 및 상기 메인서버가 인공지능 알고리즘 연산 장치에서 추천한 상기 시각 데이터의 이미지에서 파악되는 상품 정보에 대응하는 상품 촬영 최적구도를 상기 사용자 단말로 송신하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

상품 분류에 따른 구도 추천 방법 및 이를 이용한 상세 페이지 작성 가이드 방법 및 시스템 {Composition recommendation method according to product classification and detailed page creation guide method and system using the same}
본 발명은 상품 분류에 따른 상세 페이지 작성 가이드 방법 및 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 상품 분류에 따라 상품 촬영을 위한 최적의 구도를 추천하고, 이를 이용하여 상세 페이지 작성을 가이드하는 방법 및 시스템에 관한 것이다.
전자 상거래는 컴퓨터 등을 이용해 인터넷과 같은 네트워크 상에서 이루어지는 즉, 전자적 시스템을 이용하여 가상 공간에서 이루어지는 제품을 사고 파는 거래행위를 나타낸다.
인터넷이 보편화되면서 인터넷을 이용한 전자 상거래가 활성화되고, 전자 상거래의 거래 형태가 기업 대 소비자뿐만 아니라 개인 대 개인과 같은 형태로 확대되고 있다.
이에 따라 판매자는 경쟁력을 갖추기 위하여 소비자에게 주목받을 수 있는 상품 홍보 페이지 작성 등의 전략이 필요하다.
그러나 상품 홍보 페이지 작성이 익숙하지 않은 개인 판매자와 같은 판매자에게 상품 판매를 위한 효과적인 상품 페이지 작성에 어려움이 있다.
한국등록특허공보 제10-0994257호(2010.11.08.)
일반적으로 상품 페이지 작성을 위한 서비스는 동일한 양식을 사용하여 상품에 대한 정보를 작성을 하게 되는데, 이러한 경우 상품의 분류에 따라 공통의 양식 사용에 따라 각 상품의 특징을 효과적으로 설명하기 어려운 문제점이 있다.
본 발명은 상품 분류에 따른 특화된 작성 가이드를 제공함으로써 판매자가 홍보를 위한 상품 상세 페이지 작성을 쉽게 할 수 있고 판매 상세 페이지 작성의 양질을 향상시켜 상품 판매가 원활하게 이루어지는 것을 목적으로 한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 상품 분류에 따른 구도 추천을 이용한 상세 페이지 작성 가이드 시스템은 사용자 단말(100)로 상품 분류를 제공하고, 상기 사용자 단말(100)로부터 상기 제공된 상품 분류 중 판매하고자 하는 상품 분류를 제공 받고, 상기 판매하고자 하는 상품 분류에 해당하는 작성 기록이 존재하는지를 파악하고, 작성 기록이 존재하는 경우 상세 페이지 작성에 선택된 작성 양식을 상기 사용자 단말(100)에 제공하고, 작성 기록이 존재하지 않는 경우 상기 판매하고자 하는 상품 분류에 매칭되는 작성 양식을 상기 사용자 단말(100)에 제공하고, 상기 사용자 단말(100)에서 선택된 작성 양식에 대응하고 사진 작성 영역을 포함하는 작성 가이드를 상기 사용자 단말(100)에 제공하고, 상기 사용자 단말(100)로부터 사진 촬영 요청 메시지를 수신하고, 상기 사진 촬영 요청 메시지가 수신되면, 상기 사용자 단말(100)로부터 상품의 색상, 크기 및 형태 중 적어도 하나의 정보를 포함하는 시각 데이터를 수집하고, 상품 분류별 이미지를 학습하여 생성된 학습 모델에 상기 수집한 시각 데이터를 입력하여 상품 판독을 하고, 상기 판독된 상품에 대응하는 상품 촬영 최적 구도를 추천하는 메인 서버(200); 관리자 단말(600)을 통해 설정된 상품 촬영 최적 구도를 수집하고, 상기 수집된 상기 설정된 상품 촬영 최적 구도를 인공지능 알고리즘 연산 장치(300)로 전달하는 관리서버(500); 상기 관리 서버(500)로부터 전달 받은 상기 설정된 상품 촬영 최적 구도를 학습 데이터로 입력하여 상품 분류 별 상품 촬영 최적 구도 생성 모델을 생성하고, 상품 촬영 최적 구도에 따른 판매자 또는 구매자의 피드백에 따른 수정된 상품 촬영 최적 구도를 추가로 학습 데이터로 입력하여 상품 촬영 최적 구도를 추출하는 인공지능 알고리즘 연산 장치(300)를 포함하고, 상기 메인 서버(200)는 상기 인공지능 알고리즘 연산 장치(300)가 추천한 상품 촬영 최적 구도에 대응하는 촬영 가이드라인을 상기 사용자 단말(100)로 전송하고, 상기 메인 서버(200)는 배치가 조정된 상품에 대한 시각 데이터를 수집하고, 상기 메인 서버(200)는 상기 배치가 조정된 상품에 대한 시각 데이터를 상기 인공지능 알고리즘 연산 장치(300)로 전달하여 상기 배치가 조정된 상품이 형성하는 구도와 상기 추천된 상품 촬영 최적 구도의 유사도 판독을 요청하고, 상기 인공지능 알고리즘 연산 장치(300)는 상기 배치가 조정된 상품이 형성하는 구도와 상기 추천된 상품 촬영 최적 구도의 유사도를 판단하여 상기 메인 서버(200)로 송신하고, 상기 메인 서버(200)는 유사도가 기준값 이상이면 상기 사용자 단말(100)로 촬영 지시 메시지를 전송한다.
본 발명에 의하여 판매자가 판매하고자 하는 상품의 촬영을 위한 최적 구도를 추천하여 비전문가인 판매자가 쉽게 상품을 촬영할 수 있고, 따라서 인건비 절감의 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 상품 분류에 따른 구도 추천 시스템의 구성도.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 상품 분류에 따른 구도 추천 방법의 래더 차트.
도3은 본 발명의 일 실시예에 따른 상품 분류에 따른 구도 추천을 이용한 상세 페이지 작성 가이드 시스템의 구성도.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 데이터베이스 구성도.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 상품 분류에 따른 구도 추천을 이용한 상세 페이지 작성 가이드 방법의 흐름도.
도 6 내지 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 상세 페이지 작성에서 제공되는 화면.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세하게 설명하고자 한다. 그러나 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야한다.
각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다. 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.
제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성 요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성 요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.
예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다.
및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.
반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다.
일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하 첨부된 도면을 통해 본 발명의 일 실시예에 따른 본 발명에 따른 상품 분류에 따른 구도 추천 방법 및 이를 이용한 상세 페이지 작성 가이드 방법 및 시스템에 대해 구체적으로 설명한다.
도 1에서 보는 것과 같이 상품 분류에 따른 구도 추천 방법은 사용자 단말(100), 메인 서버(200) 및 인공지능 알고리즘 연산 장치(300)를 포함할 수 있고, 사용자 단말(100)은 조작부(110), 사진 촬영부(120), 디스플레이부(130) 및 제1통신부(140)를 포함할 수 있으며, 메인서버(200)는 이미지 수집부(210), 제어부(220) 및 제2통신부(230)를 포함하고, 인공지능 알고리즘 연산 장치(300)는 이미지 판별부(310), 상품 촬영 최적 구도 추천부(320), 촬영 구도 판별부(330) 및 제3통신부(340)을 포함할 수 있다.
도 2를 참조하면, 먼저, 사진 촬영부(120)가 실행되면, 이미지 수집부(210)가 사진촬영부(120)로부터 시각 데이터를 수집할 수 있다(S201).
이 때, 시각 데이터는 상품의 색상, 크기 및 형태 중 적어도 하나의 정보를 포함할 수 있다.
그리고, 이미지 수집부(210)는 수집한 시각 데이터를 이미지 판별부(310)로 전송하여 상품 판독을 요청할 수 있다(S202).
이미지 판별부(310)는 시각 데이터의 이미지로부터 상품 정보를 파악하기 위하여 데이터 기반 이미지 분류 알고리즘을 이용할 수 있다.
즉, 이미지 판별부(310)는 상품 분류별 이미지를 학습 데이터로 입력하여 학습 모델을 생성하고, 이미지 수집부(210)에서 수집한 시각 데이터 이미지를 입력하여 상품 정보를 추출할 수 있다.
상품 촬영 최적 구도 추천부(320)는 이미지 판별부(310)에서 시각 데이터의 이미지로부터 파악한 상품 정보에 대응하는 상품 촬영 최적 구도를 추천할 수 있다(S203).
상품 촬영 최적 구도 추천부(320)는 상품 분류별 상품 촬영 최적 구도 생성 모델을 이용하여 상품 촬영 최적 구도를 추출할 수 있다.
본 발명은 상품 분류별 상품 촬영 최적 구도를 추천함으로써 사진 촬영과 같은 분야에서 비전문가인 판매자가 쉽게 상품을 촬영할 수 있도록 하는 효과가 발생할 수 있다.
그리고 제어부(220)는 상품 촬영 최적 구도 추천부(320)에서 추천한 상품 촬영 최적 구도를 수신하고, 상품 촬영 최적 구도에 대응하는 촬영 가이드라인을 디스플레이부(130)에 송신할 수 있다(S204). 촬영 가이드라인에 관련한 것은 후술한다.
디스플레이부(130)는 사진 촬영부(120)로부터 수신한 시각 데이터를 표시하고, 제어부(220)로부터 수신한 상품 촬영 최적 구도에 대응하는 촬영 가이드라인을 오버랩하여 표시할 수 있으며, 판매자는 디스플레이부(130)를 통하여 촬영 가이드라인에 맞추어 상품의 배치를 조정할 수 있다.
이미지 수집부(210)가 사진촬영부(120)부터 시각 데이터를 수집할 수 있다(S205). 이 때, 시각 데이터는 배치가 조정된 상품에 대한 시각 데이터일 수 있다.
그리고, 이미지 수집부(210)는 수집한 시각 데이터를 촬영 구도 판별부(330)로 전달하여 수집된 시각 데이터 상의 상품이 형성하는 구도와 상품 촬영 최적 구도의 유사도 판독을 요청할 수 있다(S206).
촬영 구도 판별부(330)는 상기 수집된 시각 데이터 상의 상품이 형성하는 구도와 최적 구도의 유사도를 판단하여 제어부(220)로 유사도를 송신할 수 있다(S207).
제어부(220)는 유사도가 기준값 이상이면 조작부(110)로 촬영 지시 메시지를 전송할 수 있다(S208). 예를 들어 유사도가 80퍼센트 이상인 경우, 제어부(220)는 조작부(110)로 촬영 지시 메시지를 전송할 수 있다.
제어부(220)로부터 촬영 지시 메시지를 수신한 조작부(110)는 상품을 자동 촬영할 수 있다.
제어부(220)가 수집된 시각 데이터 상의 상품이 형성하는 구도와 상품 촬영 최적 구도의 유사도가 기준값 이상으로 판단하면, 상품을 자동 촬영함으로써 판매자의 사용상 편의를 증진시키는 효과가 발생할 수 있다.
상품 촬영 최적 구도 추천부(320)에서 추천하는 상품 촬영 최적 구도는 수집된 시각 데이터 상의 상품을 포함한 적어도 하나의 객체를 포함할 수 있다. 본 발명의 바람직한 일 실시예로, 수집된 시각 데이터 상의 상품이 사과이고, 사과 및 쟁반이 각각의 객체로써 배치될 수 있고, 사과, 즉 상품정보에 대응하는 상품 촬영 최적 구도가 추천될 수 있다.
이와 같은 객체는 경계선의 형태로 표시될 수 있으며, 객체의 경계선은 객체의 외곽선 형태일 수 있다.
촬영 가이드 라인은 경계선 형태의 객체로 디스플레이부(130)에 표시될 수 있다. 촬영 가이드 라인이 경계선 형태로 디스플레이부(130)에서 표시되기 때문에 사진 촬용부(120)로부터 수신되어 디스플레이부(130)에 표시되는 시각 데이터와 쉽게 구분이 가능할 수 있다.
객체의 경계선은 관리자 단말(600)에 의해 설정될 수 있는데, 각 객체는 세그먼테이션으로 분류하여 각 객체별로 경계선을 연결할 수 있고, 객체끼리 겹쳐진 부분은 유추하여 연결함으로써 학습 데이터로 입력될 수 있다.
설정된 경계선 데이터가 입력된 학습 데이터에 의하여, 생성된 인공지능 학습 알고리즘에 의하여 상품 분류별 객체의 경계선이 설정될 수 있다.
이와 같이 상품 분류별 객체의 경계선을 설정함에 따라, 촬영 구도 판별부(330)가 수집된 시각 데이터 상의 상품이 형성하는 구도와 추천한 최적 구도의 유사도 판단은, 사진촬영부(120)로부터 수집되는 시각 데이터 상의 상품의 경계선과 수집된 시각 데이터 상의 상품을 포함한 적어도 하나의 객체의 경계선의 일치율을 판단하는 것일 수 있다.
자세하게는 수집되는 시각 데이터 상의 상품과 수집된 시각 데이터 상의 상품을 포함한 적어도 하나의 객체의 각 셀별 경계선의 일치율을 판단함으로써 판정할 수 있다.
각 셀별 경계선의 일치율의 평균값에 의하여 유사도를 판단할 수 있다.
또는, 사진촬영부(120)로부터 수집되는 시각 데이터를 일정 단위 간격으로 셀 구획하고, 각 셀별로 객체 윤곽선의 좌표 값을 추출하여, 상품 촬영 최적 구도의 객체 윤곽선에서 추출된 기준 좌표값과의 대응 여부 파악하여 유사도를 판단할 수 있다.
사용자 단말(100), 메인 서버(200) 및 인공지능 알고리즘 연산 장치(300)는 제1통신부(140), 제2통신부(230) 및 제3통신부(340)를 통하여 데이터를 송수신할 수 있다.
도 3 내지 도 4에서 보는 것과 같이 상품 분류에 따른 구도 추천을 이용한 상세 페이지 작성 가이드 방법 및 시스템은 사용자 단말(100), 메인 서버(200), 인공지능 알고리즘 연산 장치(300), 데이터베이스(400), 관리 서버(500) 및 관리자 단말(600)을 포함할 수 있고, 사용자 단말(100)은 조작부(110), 사진 촬영부(120), 디스플레이부(130) 및 제1통신부(140)를 포함할 수 있으며, 메인서버(200)는 이미지 수집부(210), 제어부(220), 제2통신부(230), 서비스 기능 제공부(240) 및 사용자 인증부(250)을 포함하고, 인공지능 알고리즘 연산 장치(300)는 이미지 판별부(310), 상품 촬영 최적 구도 추천부(320), 촬영 구도 판별부(330) 및 제3통신부(340)을 포함하고, 데이터베이스(400)는 저장부(410) 및 제4통신부(420)를 포함하고, 관리 서버(500)는 AI학습 데이터 제공부(510), 사용성 데이터 분석부(520), 관리자 인증부(530) 및 제5통신부(540)를 포함할 수 있다.
도 5를 참조하면, 먼저, 서비스 기능 제공부(240)에서 사용자 단말(100)로 상품 분류를 제공할 수 있다(S401). 이 때 제공되는 상품 분류는 한국소비자원에서 정의하는 판매 분류 카테고리 중 중분류일 수 있으며, 중분류에 대한 예시로 곡물가공품, 수산가공품, 채소, 생선류 등이 있을 수 있다.
판매자는 조작부(110)을 통하여 서비스 기능 제공부(240)에서 제공하는 상품 분류 중 판매하고자 하는 상품 분류를 선택할 수 있다(S402).
조작부(110)를 통해 선택된 상품 분류는 제어부(220)로 전달되고, 제어부(220)는 선택된 상품 분류에 매칭되는 적어도 하나의 작성 양식을 사용자 단말(100)에 제공할 수 있다(S403).
판매자는 디스플레이부(130)를 통하여 제공된 작성 양식을 확인하고, 조작부(110)를 통하여 제공된 작성 양식 중 어느 하나를 선택할 수 있다(S404).
이 때, 제어부(220)는 사용자 단말(100)에서 선택된 상품 분류에 해당하는 작성 기록이 존재하는지 파악하고, 작성 기록이 존재하는 경우, 상품 분류에 따른 상세 페이지 작성에 선택된 작성 양식을 사용자 단말(100)에 제공할 수 있고, 판매자는 디스플레이부(130)를 통하여 제공된 작성 양식을 확인할 수 있다. 판매자는 제공된 작성 양식을 조작부(110)를 통하여 선택할 수 있고, 또는 취소한 후 상품 분류에 매칭되는 적어도 하나의 작성 양식을 메인 서버(200)에 요청할 수 있다. 그리고, 사용자 단말(100)에서 선택된 상품 분류에 해당하는 작성 기록이 존재하지 않는 경우, 제어부(220)는 상품 분류에 매칭되는 적어도 하나의 작성 양식을 사용자 단말(100)로 제공할 수 있다.
제어부(220)는 상품 분류에 매칭되는 적어도 하나의 작성 양식을 제공함으로써, 판매자는 상품 분류에 따른 특화된 양식을 사용하여 상품 판매를 위한 상세 페이지를 작성할 수 있으므로, 양질의 상품 소개 페이지를 작성하는 효과가 발생할 수 있으며, 판매자가 상품 분류에 따른 작성 기록을 파악하여 기존의 사용한 작성 양식을 즉시 제공함으로써, 빠르게 상세 페이지를 작성을 시작할 수 있다.
판매자는 조작부(110)를 통하여 제어부(220)로부터 제공된 작성 양식 중 작성하고자 하는 작성 양식을 선택할 수 있다.
제어부(220)는 조작부(110)로부터 작성 양식에 대한 정보를 수신하고, 수신한 작성 양식에 대응하는 작성 가이드를 사용자 단말(100)에 제공할 수 있다(S405).
작성 가이드는 작성 필수 영역 및 작성 선택 영역으로 구분될 수 있고, 사진, 동영상 및 글 작성 영역을 포함할 수 있다.
판매자는 조작부(110)를 통하여 작성 가이드에 따라 상품 판매를 위한 상세 페이지를 작성할 수 있고, 사진 작성 영역에 사진을 삽입하기 위하여 제어부(220)로 작성 가이드의 사진 작성 영역에 대한 촬영 요청 메시지를 전송할 수 있다.
이 때, 사진 작성 영역에 대한 촬영 요청 메시지는 사진 촬영부(120)가 실행 동작일 수 있다.
사진 촬영부(120)가 실행되면, 이미지 수집부(210)가 사진촬영부(120)로부터 시각 데이터를 수집할 수 있다(S406).
시각 데이터는 상품의 색상, 크기 및 형태 중 적어도 하나의 정보를 포함할 수 있다.
그리고, 이미지 수집부(210)는 수집한 시각 데이터를 이미지 판별부(310)로 전송하여 상품 판독을 요청할 수 있다(S407).
또한, 상품 촬영 최적 구도 추천부(320)는 이미지 판별부(310)에서 시각 데이터의 이미지로부터 파악한 상품 정보에 대응하는 상품 촬영 최적 구도를 추천할 수 있다(S408).
이미지 판별부(310)는 시각 데이터의 이미지로부터 상품 정보를 파악하기 위하여 데이터 기반 이미지 분류 알고리즘을 이용할 수 있다.
즉, 이미지 판별부(310)는 상품 분류별 이미지를 학습 데이터로 입력하여 학습 모델을 생성하고, 이미지 수집부(210)에서 수집한 시각 데이터 이미지를 입력하여 상품 정보를 추출할 수 있다.
이 때, 상품 정보는 한국소비자원에서 정의하는 판매 분류 카테고리 중 소분류에 해당하는 상품일 수 있으며, 소분류에 대한 예시로 감자, 호박, 쇠고기, 식빵 및 우유 등이 있을 수 있다.
또한, 관리자가 관리자 단말(600)을 통하여 상품 촬영 최적 구도를 설정하고, 설정된 상품 촬영 최적 구도는 AI학습 데이터 제공부(510)에 수집되고, AI학습 데이터 제공부(510)는 수집한 설정된 상품 촬영 최적 구도를 상품 촬영 최적 구도 추천부(320)로 전달할 수 있다. 상품 촬영 최적 구도 추천부(320)는 AI학습 데이터 제공부(510)로부터 전달받은 설정된 상품 촬영 최적 구도를 학습 데이터로 입력하여 상품 분류별 상품 촬영 최적 구도 생성 모델을 생성할 수 있고, 상품 촬영 최적 구도에 따른 판매자 또는 구매자의 피드백에 따른 수정된 상품 촬영 최적 구도 및 사용성 데이터 분석부(520)에서 분석한 사용성 분석에 따른 상품 촬영 최적 구도를 추가로 학습 데이터로 입력하여 상품 촬영 최적 구도 추천부(320)가 상품 촬영 최적 구도를 추출할 수 있다. 이와 같이 추출된 상품 촬영 최적 구도는 상품 촬영 최적 구도 추천부(320)에서 상품 분류별 상품 촬영 최적 구도로 추천할 수 있다.
본 발명은 상품 분류별 상품 촬영 최적 구도를 추천함으로써 사진 촬영과 같은 분야에서 비전문가인 판매자가 쉽게 상품을 촬영할 수 있도록 하는 효과가 발생할 수 있다.
그리고 제어부(220)는 상품 촬영 최적 구도 추천부(320)에서 추천한 상품 촬영 최적 구도를 수신하고, 상품 촬영 최적 구도에 대응하는 촬영 가이드라인을 디스플레이부(130)에 송신할 수 있다(S409).
디스플레이부(130)는 사진 촬영부(120)로부터 수신한 시각 데이터를 표시하고, 제어부(220)로부터 수신한 상품 촬영 최적 구도에 대응하는 촬영 가이드라인을 오버랩하여 표시할 수 있으며, 판매자는 디스플레이부(130)를 통하여 촬영 가이드라인에 맞추어 상품의 배치를 조정할 수 있다.
이미지 수집부(210)가 사진촬영부(120)부터 시각 데이터를 수집할 수 있다(S410). 이 때, 시각 데이터는 배치가 조정된 상품에 대한 시각 데이터일 수 있다.
그리고, 이미지 수집부(210)는 수집한 시각 데이터를 촬영 구도 판별부(330)로 전달하여 수집된 시각 데이터 상의 상품이 형성하는 구도와 상품 촬영 최적 구도의 유사도 판독을 요청할 수 있다(S411).
촬영 구도 판별부(330)는 상기 수집된 시각 데이터 상의 상품이 형성하는 구도와 최적 구도의 유사도를 판단하여 제어부(220)로 유사도를 송신할 수 있다(S412).
제어부(220)는 유사도가 기준값 이상이면 조작부(110)로 촬영 지시 메시지를 전송할 수 있다(S413). 예를 들어 유사도가 80퍼센트 이상인 경우, 제어부(220)는 조작부(110)로 촬영 지시 메시지를 전송할 수 있다. 유사도의 기준값은 사용자에 의해 설정 및 변경될 수 있다.
제어부(220)로부터 촬영 지시 메시지를 수신한 조작부(110)는 상품을 자동 촬영할 수 있다.
제어부(220)가 수집된 시각 데이터 상의 상품이 형성하는 구도와 상품 촬영 최적 구도의 유사도가 기준값 이상으로 판단하면, 상품을 자동 촬영함으로써 판매자의 사용상 편의를 증진시키는 효과가 발생할 수 있다.
상품 촬영 최적 구도 추천부(320)에서 추천하는 상품 촬영 최적 구도는 수집된 시각 데이터 상의 상품을 포함한 적어도 하나의 객체를 포함할 수 있다. 본 발명의 바람직한 일 실시예로, 수집된 시각 데이터 상의 상품이 사과이고, 사과 및 쟁반이 각각의 객체로써 배치될 수 있고, 사과, 즉 상품정보에 대응하는 상품 촬영 최적 구도가 추천될 수 있다.
이와 같은 객체는 경계선의 형태로 표시될 수 있으며, 객체의 경계선은 객체의 외곽선 형태일 수 있다.
촬영 가이드 라인은 경계선 형태의 객체로 디스플레이부(130)에 표시될 수 있다. 촬영 가이드 라인이 경계선 형태로 디스플레이부(130)에서 표시되기 때문에 사진 촬영부(120)로부터 수신되어 디스플레이부(130)에 표시되는 시각 데이터와 쉽게 구분이 가능할 수 있다.
객체의 경계선은 관리자 단말(600)에 의해 설정될 수 있는데, 관리자 단말(600)은 AI학습 데이터 제공부(510)에 접속하여 각 객체를 세그먼테이션으로 분류하여 각 객체별로 경계선을 연결할 수 있고, 객체끼리 겹쳐진 부분은 유추하여 연결함으로써 학습 데이터로 입력할 수 있다.
설정된 경계선 데이터가 입력된 학습 데이터에 의하여, 촬영 구도 판별부(330)에서 생성된 인공지능 학습 알고리즘에 의하여 상품 분류별 객체의 경계선이 설정될 수 있다.
이와 같이 상품 분류별 객체의 경계선을 설정함에 따라, 촬영 구도 판별부(330)가 수집된 시각 데이터 상의 상품이 형성하는 구도와 추천한 최적 구도의 유사도 판단은, 사진촬영부(120)로부터 수집되는 시각 데이터 상의 상품의 경계선과 수집된 시각 데이터 상의 상품을 포함한 적어도 하나의 객체의 경계선의 일치율을 판단하는 것일 수 있다.
자세하게는 수집되는 시각 데이터 상의 상품과 수집된 시각 데이터 상의 상품을 포함한 적어도 하나의 객체의 각 셀별 경계선의 일치율을 판단할 수 있고, 각 셀별 경계선의 일치율의 평균값에 의하여 유사도를 판단할 수 있다.
또는, 사진촬영부(120)로부터 수집되는 시각 데이터를 일정 단위 간격으로 셀 구획하고, 각 셀별로 객체 윤곽선의 좌표 값을 추출하여, 상품 촬영 최적 구도의 객체 윤곽선에서 추출된 기준 좌표값과의 대응 여부 파악하여 유사도를 판단할 수 있다.
판매자는 사용자 단말(100)을 통하여 작성 가이드에 따른 상품 판매를 위한 상세 페이지 작성을 완료한 경우, 저장 및 업로드하여 상품 판매 페이지에 게시할 수 있다(S414).
상품 분류에 따른 구도 추천을 이용한 상세 페이지 작성 가이드 시스템은 사용자 단말(100)로부터 상품 분류에 대한 정보를 수신하는 메인서버(200)를 포함하고, 메인서버(200)는 상품 분류에 매칭되는 적어도 하나의 작성 양식을 사용자 단말(100)에 제공할 수 있다.
이하에서 상품 분류에 따른 구도 추천을 이용한 상세 페이지 작성 가이드 시스템에 대해 자세히 설명한다.
서비스 기능 제공부(240)는 사용자 단말(100)이 메인 서버(200)에 접속하여 상품 판매를 위한 상세 페이지 작성을 실행하면 사용자 단말(100)로 상품 분류를 제공할 수 있다.
이 때 상품 분류는 한국소비자원에서 정의하는 판매 분류 카테고리 중 중분류일 수 있으며, 중분류에 대한 예시로 곡물가공품, 수산가공품, 채소, 생선류 등이 있을 수 있다.
그리고, 제어부(220)는 조작부(110)로부터 선택된 상품 분류에 대한 정보를 수신하고, 선택된 상품 분류에 매칭되는 적어도 하나의 작성 양식을 사용자 단말(100)에 제공할 수 있다.
이 때, 제어부(220)는 사용자 단말(100)에서 선택된 상품 분류에 해당하는 작성 기록이 존재하는지 파악하고, 작성 기록이 존재하는 경우, 상품 분류에 따른 상세 페이지 작성에 선택된 작성 양식을 사용자 단말(100)에 제공할 수 있고, 판매자는 디스플레이부(130)를 통하여 제공된 작성 양식을 확인할 수 있다. 판매자는 제공된 작성 양식을 조작부(110)를 통하여 선택할 수 있고, 또는 취소한 후 상품 분류에 매칭되는 적어도 하나의 작성 양식을 메인 서버(200)에 요청할 수 있다. 그리고, 사용자 단말(100)에서 선택된 상품 분류에 해당하는 작성 기록이 존재하지 않는 경우, 제어부(220)는 상품 분류에 매칭되는 적어도 하나의 작성 양식을 사용자 단말(100)로 제공할 수 있다.
제어부(220)는 사용자 단말(100)에서 선택된 상품 분류에 매칭되는 적어도 하나의 작성 양식을 저장부(410)에 요청할 수 있다. 저장부(410)는 사용자 단말(100)에서 선택된 상품 분류에 해당하는 작성 목록에 대한 정보를 저장할 수 있다.
제어부(220)는 상품 분류에 매칭되는 적어도 하나의 작성 양식을 제공함으로써, 판매자는 상품 분류에 따른 특화된 양식을 사용하여 상품 판매를 위한 상세 페이지를 작성할 수 있으므로, 양질의 상품 소개 페이지를 작성하는 효과가 발생할 수 있으며, 판매자가 상품 분류에 따른 작성 기록을 파악하여 기존의 사용한 작성 양식을 즉시 제공함으로써, 빠르게 상세 페이지를 작성을 시작할 수 있다.
제어부(220)는 조작부(110)로부터 작성 양식에 대한 정보를 수신하고, 수신한 작성 양식에 대응하는 작성 가이드를 사용자 단말(100)에 제공할 수 있다.
이 때, 제어부(220)는 사용자 단말(100)의 조작부(110)로부터 선택된 작성 양식에 대응하는 작성 가이드를 저장부(410)에 요청할 수 있다.
작성 가이드는 작성 필수 영역 및 작성 선택 영역으로 구분될 수 있고, 사진, 동영상 및 글 작성 영역을 포함하고 있으며, 판매자는 조작부(110)를 통하여 작성 가이드에 따라 상품 판매를 위한 상세 페이지를 작성할 수 있고, 사진 작성 영역에 사진을 삽입하기 위하여 제어부(220)로 사진 작성 영역에 대한 촬영 요청 메시지를 전송할 수 있다. 이 때, 사진 작성 영역에 대한 촬영 요청 메시지는 사진 촬영부(120)의 실행 동작일 수 있다.
이미지 수집부(210)는 사진촬영부(120)로부터 시각 데이터를 수집하고, 수집한 시각 데이터를 이미지 판별부(310)로 전송하여 상품 판독을 요청할 수 있으며, 시각 데이터는 상품의 색상, 크기 및 형태 중 적어도 하나의 정보를 포함할 수 있다.
이미지 판별부(310)는 시각 데이터의 이미지로부터 상품 정보를 파악하기 위하여 데이터 기반 이미지 분류 알고리즘을 이용할 수 있다.
즉, 이미지 판별부(310)는 상품 분류별 이미지를 학습 데이터로 입력하여 학습 모델을 생성하고, 이미지 수집부(210)에서 수집한 시각 데이터 이미지를 입력하여 상품 정보를 추출할 수 있다.
이 때, 상품 정보는 한국소비자원에서 정의하는 판매 분류 카테고리 중 소분류에 해당하는 상품일 수 있으며, 중분류에 대한 예시로 감자, 호박, 쇠고기, 식빵 및 우유 등이 있을 수 있다.
상품 촬영 최적 구도 추천부(320)는 이미지 판별부(310)에서 시각 데이터의 이미지로부터 파악한 상품 정보에 대응하는 상품 촬영 최적 구도를 추천할 수 있다.
또한, 관리자가 관리자 단말(600)을 통하여 상품 촬영 최적 구도를 설정하고, 설정된 상품 촬영 최적 구도는 AI학습 데이터 제공부(510)에 수집되고, AI학습 데이터 제공부(510)는 수집한 설정된 상품 촬영 최적 구도를 상품 촬영 최적 구도 추천부(320)로 전달할 수 있다. 상품 촬영 최적 구도 추천부(320)는 AI학습 데이터 제공부(510)로부터 전달받은 설정된 상품 촬영 최적 구도를 학습 데이터로 입력하여 상품 분류별 상품 촬영 최적 구도 생성 모델을 생성할 수 있고, 상품 촬영 최적 구도에 따른 판매자 또는 구매자의 피드백에 따른 수정된 상품 촬영 최적 구도 및 사용성 데이터 분석부(520)에서 분석한 사용성 분석에 따른 상품 촬영 최적 구도를 추가로 학습 데이터로 입력하여 상품 촬영 최적 구도 추천부(320)가 상품 촬영 최적 구도를 추출할 수 있다. 이와 같이 추출된 상품 촬영 최적 구도는 상품 촬영 최적 구도 추천부(320)에서 상품 분류별 상품 촬영 최적 구도로 추천할 수 있다.
본 발명은 상품 분류별 상품 촬영 최적 구도를 추천함으로써 사진 촬영과 같은 분야에서 비전문가인 판매자가 쉽게 상품을 촬영할 수 있도록 하는 효과가 발생할 수 있다.
또한, 제어부(220)는 상품 촬영 최적 구도 추천부(320)에서 추천한 상품 촬영 최적 구도를 수신할 수 있다.
상품 촬영 최적 구도 추천부(320)에서 추천하는 상품 촬영 최적 구도는 수집된 시각 데이터 상의 상품을 포함한 적어도 하나의 객체를 포함할 수 있다. 본 발명의 바람직한 일 실시예로, 수집된 시각 데이터 상의 상품이 사과이고, 사과 및 쟁반이 각각의 객체로써 배치될 수 있고, 상품 정보, 즉 사과에 대응하는 상품 촬영 최적 구도가 추천될 수 있다.
이와 같은 객체는 경계선의 형태로 표시될 수 있으며, 객체의 경계선은 객체의 외곽선 형태일 수 있다.
촬영 가이드 라인은 경계선 형태의 객체로 디스플레이부(130)에 표시될 수 있다. 촬영 가이드 라인이 경계선 형태로 디스플레이부(130)에서 표시되기 때문에 사진 촬영부(120)로부터 수신되어 디스플레이부(130)에 표시되는 시각 데이터와 쉽게 구분이 가능할 수 있다.
객체의 경계선은 관리자 단말(600)에 의해 설정될 수 있는데, 관리자 단말(600)은 AI학습 데이터 제공부(510)에 접속하여 각 객체를 세그먼테이션으로 분류하여 각 객체별로 경계선을 연결할 수 있고, 객체끼리 겹쳐진 부분은 유추하여 연결함으로써 학습 데이터로 입력할 수 있다.
설정된 경계선 데이터가 입력된 학습 데이터에 의하여, 촬영 구도 판별부(330)에서 생성된 인공지능 학습 알고리즘에 의하여 상품 분류별 객체의 경계선이 설정될 수 있다.
제어부(220)로부터 수신한 상품 촬영 최적 구도에 대응하는 촬영 가이드라인을 사진 촬영부(120)로부터 수신한 시각 데이터와 디스플레이부(130)에 오버랩하여 표시할 수 있으며, 판매자는 디스플레이부(130)를 통하여 촬영 가이드라인에 맞추어 상품의 배치를 조정할 수 있다.
이미지 수집부(210)는 사진촬영부(120)부터 배치가 조정된 상품에 대한 시각 데이터를 수집하고, 수집한 시각 데이터를 촬영 구도 판별부(330)로 전달하여 수집된 시각 데이터 상의 상품이 형성하는 구도와 상품 촬영 최적 구도의 유사도 판독을 요청할 수 있다.
촬영 구도 판별부(330)는 상기 수집된 시각 데이터 상의 상품이 형성하는 구도와 최적 구도의 유사도를 판단할 수 있다.
또한, 제어부(220)는 유사도가 기준값 이상이면 조작부(110)로 촬영 지시 메시지를 전송할 수 있는데, 예를 들어 유사도가 80퍼센트 이상인 경우, 제어부(220)는 조작부(110)로 촬영 지시 메시지를 전송할 수 있다. 유사도의 기준값은 사용자에 의해 설정 및 변경될 수 있다.
제어부(220)가 수집된 시각 데이터 상의 상품이 형성하는 구도와 상품 촬영 최적 구도의 유사도가 기준값 이상으로 판단하면, 상품을 자동 촬영함으로써 판매자의 사용상 편의를 증진시키는 효과가 발생할 수 있다.
이 때, 유사도는 사진촬영부(120)로부터 수집되는 시각 데이터 상의 상품과 수집된 시각 데이터 상의 상품을 포함한 적어도 하나의 객체의 각 셀별 경계선의 일치율에 대한 평균값에 의하여 판단할 수 있다.
또는, 사진촬영부(120)로부터 수집되는 시각 데이터를 일정 단위 간격으로 셀 구획하고, 각 셀별로 객체 윤곽선의 좌표 값을 추출하여, 상품 촬영 최적 구도의 객체 윤곽선에서 추출된 기준 좌표값과의 대응 여부 파악하여 유사도를 판단할 수 있다.
사용자 단말(100), 메인 서버(200), 인공지능 알고리즘 연산 장치(300), 데이터베이스(400), 관리서버(500) 및 관리자 단말(600)은 제1통신부(140), 제2통신부(230), 제3통신부(340), 제4통신부(420), 제5통신부(540)를 통하여 데이터를 송수신할 수 있으며, 관리자 단말(600)은 제6통신부(미도시)를 포함할 수 있다.
사용자 인증부(250)는 사용자 단말(100)이 최초 메인 서버(200)에 접속하기 위하여 사용자 인증부(250)가 요청하는 판매자 인증 정보를 입력하고, 판매자 인증을 거친 판매자 정보는 저장부(410)에 저장되어 사용자 단말(100)을 이용하여 메인 서버(200)에 재인증없이 접속할 수 있다.
또한, 관리자 인증부(530)는 관리자 단말(600)이 최초 관리 서버(500)에 접속하기 위하여 관리자 인증부(530)가 요청하는 관리자 인증 정보를 입력하고, 관리자 인증을 거친 관리자 정보는 저장부(410)에 저장되어 재인증없이 관리자 단말(600)을 이용하여 관리 서버(500)에 접속할 수 있다.
도6은 본 발명의 일 실시예에 따른 작성 양식의 예시일 수 있다.
판매자는 조작부(110)를 통해 상품의 종류를 선택할 수 있고, 선택된 상품의 종류에 따른 제공되는 작성 양식이 바뀔 수 있으며, 필수 작성 영역 및 선택 작성 영역으로 구분되어 사용자의 편의에 맞게 작성 양식이 변경될 수 있다. 또한, 글, 사진 및 동영상 작성 영역으로 구분되어 제공될 수 있다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 디스플레이부(130)에 표시되는 촬영 가이드라인 예시일 수 있다.
판매자는 디스플레이부(130)에 표시되는 상품 촬영 최적 구도에 대응하는 촬영 가이드라인에 맞추어 상품을 재배치할 수 있다.
100 : 사용자 단말
110 : 조작부
120 : 사진 촬영부
130 : 디스플레이부
140 : 제1통신부
200 : 메인 서버
210 : 이미지 수집부
220 : 제어부
230 : 제2통신부
240 : 서비스 기능 제공부
250 : 사용자 인증부
300 : 인공지능 알고리즘 연산 장치
310 : 이미지 판별부
320 : 상품 촬영 최적 구도 추천부
330 : 촬영 구도 판별부
340 : 제3통신부
400 : 데이터베이스
410 : 저장부
420 : 제4통신부(420)
500 : 관리 서버
510 : AI학습 데이터 제공부
520 : 분석부
530 : 관리자 인증부
540 : 제5통신부
600 : 관리자 단말

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  9. 사용자 단말(100)로 상품 분류를 제공하고,
    상기 사용자 단말(100)로부터 상기 제공된 상품 분류 중 판매하고자 하는 상품 분류를 제공 받고,
    상기 판매하고자 하는 상품 분류에 해당하는 작성 기록이 존재하는지를 파악하고, 작성 기록이 존재하는 경우 상세 페이지 작성에 선택된 작성 양식을 상기 사용자 단말(100)에 제공하고, 작성 기록이 존재하지 않는 경우 상기 판매하고자 하는 상품 분류에 매칭되는 작성 양식을 상기 사용자 단말(100)에 제공하고,
    상기 사용자 단말(100)에서 선택된 작성 양식에 대응하고 사진 작성 영역을 포함하는 작성 가이드를 상기 사용자 단말(100)에 제공하고,
    상기 사용자 단말(100)로부터 사진 촬영 요청 메시지를 수신하고,
    상기 사진 촬영 요청 메시지가 수신되면, 상기 사용자 단말(100)로부터 상품의 색상, 크기 및 형태 중 적어도 하나의 정보를 포함하는 시각 데이터를 수집하고,
    상품 분류별 이미지를 학습하여 생성된 학습 모델에 상기 수집한 시각 데이터를 입력하여 상품 판독을 하고,
    상기 판독된 상품에 대응하는 상품 촬영 최적 구도를 추천하는 메인 서버(200);
    관리자 단말(600)을 통해 설정된 상품 촬영 최적 구도를 수집하고, 상기 수집된 상기 설정된 상품 촬영 최적 구도를 인공지능 알고리즘 연산 장치(300)로 전달하는 관리서버(500);
    상기 관리 서버(500)로부터 전달 받은 상기 설정된 상품 촬영 최적 구도를 학습 데이터로 입력하여 상품 분류 별 상품 촬영 최적 구도 생성 모델을 생성하고, 상품 촬영 최적 구도에 따른 판매자 또는 구매자의 피드백에 따른 수정된 상품 촬영 최적 구도를 추가로 학습 데이터로 입력하여 상품 촬영 최적 구도를 추출하는 인공지능 알고리즘 연산 장치(300)를 포함하고,
    상기 메인 서버(200)는 상기 인공지능 알고리즘 연산 장치(300)가 추천한 상품 촬영 최적 구도에 대응하는 촬영 가이드라인을 상기 사용자 단말(100)로 전송하고,
    상기 메인 서버(200)는 배치가 조정된 상품에 대한 시각 데이터를 수집하고,
    상기 메인 서버(200)는 상기 배치가 조정된 상품에 대한 시각 데이터를 상기 인공지능 알고리즘 연산 장치(300)로 전달하여 상기 배치가 조정된 상품이 형성하는 구도와 상기 추천된 상품 촬영 최적 구도의 유사도 판독을 요청하고,
    상기 인공지능 알고리즘 연산 장치(300)는 상기 배치가 조정된 상품이 형성하는 구도와 상기 추천된 상품 촬영 최적 구도의 유사도를 판단하여 상기 메인 서버(200)로 송신하고,
    상기 메인 서버(200)는 유사도가 기준값 이상이면 상기 사용자 단말(100)로 촬영 지시 메시지를 전송하는 것을 특징으로 하는 상품 분류에 따른 구도 추천을 이용한 상세 페이지 작성 가이드 시스템.
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